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合并两个条件复杂的熊猫数据帧

原文:https://www.geesforgeks.org/merge-two-pandas-data frames-with-complex-conditions/

在本文中,我们将讨论如何在一些复杂的条件下合并两个熊猫数据帧。熊猫中的数据帧可以使用 pandas.merge() 方法进行合并。

语法:

熊猫. merge(参数)

返回:两个合并对象的数据帧。

在处理数据集时,可能需要合并具有一些复杂条件的两个数据框,以下是合并具有一些复杂条件的两个数据框的一些示例。

例 1 :

使用 merge()函数合并两个数据帧,参数作为两个数据帧。

蟒蛇 3

# importing pandas as pd
import pandas as pd

# creating dataframes
df1 = pd.DataFrame({'ID': [1, 2, 3, 4], 
                    'Name': ['John', 'Tom', 'Simon', 'Jose']})

df2 = pd.DataFrame({'ID': [1, 2, 3, 5], 
                    'Class': ['Second', 'Third', 'Fifth', 'Fourth']})

# merging df1 and df2 with merge function
df = pd.merge(df1, df2)
print(df)

输出:

例 2 :

使用 merge()函数在数据框的某个指定列名上合并两个数据框。

蟒蛇 3

# importing pandas as pd
import pandas as pd

# creating dataframes
df1 = pd.DataFrame({'Name': ['John', 'Tom', 'Simon', 'Jose'],
                    'Age': [5, 6, 4, 5]})

df2 = pd.DataFrame({'Name': ['John', 'Tom', 'Jose'],
                    'Class': ['Second', 'Third', 'Fifth']})

# merging df1 and df2 with merge function 
# with the common column as Name
df = pd.merge(df1, df2, on='Name')
print(df)


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